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machine-learning - 在具有不同数据集的 DIGITS 中使用预训练模型时出错。如何根据新数据集修改图层？

我尝试对 DIGITS 使用预训练模型 (VGG 16)，但出现此错误。

错误：检查失败：错误 == cudaSuccess (2 vs. 0) 内存不足

和

我上传deploy.prototxt并成功地进入了 DIGITSVGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel并synset_words.txt用我的数据集进行了测试，该数据集有两个类。

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machine-learning - 使用我的数据集进行预训练模型的训练 DIGITS 无法正常工作。

我尝试使用预训练模型（VGG 16）对我的数据集进行 DIGITS，该数据集有两个类。但我得到了错误的训练。（我将最后一层的名称更改为 fc8_new）我上传并成功进入 DIGITS并使用我的数据集进行了测试，该数据集有两个类。
deploy.prototxtVGG_ILSVRC_16_layers.caffemodelsynset_words.txt

machine-learning computer-vision deep-learning caffe nvidia-digits

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computer-vision - 如何使用视频来训练深度学习（咖啡和数字）？

基于a , b , c , d , Action Recognition with Deep Learning , Long-term Recurrent Convolutional Networks , e , Generic Features for Video Analysis ,...咖啡。我们可以将视频放在不同的文件夹中，例如用于训练的图像吗？

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python - 在 Python 中为 NVIDIA Digits 创建训练/验证 LMDB

我正在尝试制作一个用于 NVIDIA Digits 的训练/验证 LMDB 集，但我找不到任何好的示例/教程。

我了解如何创建 LMDB 数据库，但我不确定如何正确格式化数据。我通过设置通道/宽度/高度/数据了解如何使用 caffe_pb2 基准创建图像并保存它们。

但是，如何创建标签 LMDB？我还使用 Caffe Datum 吗？如果是这样，我应该将通道/宽度/高度设置为什么？如果我有一个单值标签，它会起作用吗？

谢谢

python caffe pycaffe nvidia-digits

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deep-learning - 来自 NVIDIA DIGITS 的线性回归示例的基本问题

我从一整年的每一天都有很多价值观。我想验证它们是否每个月都具有某种相似性（验证这些天的值是否对应于正确的月份和/或预测来自另一个未来年份的未来相同月份）。从https://github.com/NVIDIA/DIGITS/tree/master/examples/regression和替代方法：手动创建 LMDB 文件，我该怎么办？我必须将一整年中所有日子的所有这些值放入 val_db 和 train_db？在此之后，为每个月生成一张测试图像，其中包含这些月的所有天数？或者我必须分别为每个月制作一个 val_db 和 train_db ？谢谢你。

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artificial-intelligence - NVIDIA DIGITS 中的 HDF5 输入数据集使用情况

我是使用 NVIDIA DIGITS 的新手。我的火车数据集具有以下结构，其格式为.hdf5 。

我知道如何使用 .txt 或 .jpg 等更简单的格式来输入模型。我的问题是如何在NVIDIA DIGITS中使用 .hdf5 格式为我的模型提供数据

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neural-network - 神经网络文本分类

我一直在处理用神经网络对文本进行分类的问题。我有自己的西班牙语新闻数据集，它被标记为：正面、中立、负面意见。我正在与只有正负的亚马逊极性数据集进行比较。我的模型基于字符级卷积神经网络论文 (Xiang Zhang et al. 2015) 该模型适用于亚马逊数据库，但不适用于我的数据库。它看起来像欠拟合，因为它没有学到任何东西。然后它开始学习，但经过几个小时的训练，它开始过拟合。数据库文本应该如何让神经网络理解？我正在使用带有 NVIDIA DIGITS 的 torch7 进行 GPU 训练。

neural-network torch text-classification nvidia-digits

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